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摘要：本发明涉及一种用于增强现实的多目标识别校准方法，包括：读取原识别图，将原识别图切分为多个子识别图；存储切分的多个子识别图第一信息；获取采集图像；若采集图像中存在子识别图，则执行步骤S5，否则返回步骤S3重新获取采集图像；存储采集图像中子识别图第二信息，之后返回步骤S3，直至获取存储所有子识别图第二信息；筛选得到当前追踪质量最高的子识别图，并获取该子识别图的当前空间坐标、偏移量及缩放系数，之后在对应的世界坐标位置生成虚拟3D模型、将缩放系数应用至3D模型。与现有技术相比，本发明针对增强现实技术的二维图像识别进行优化和提升，能够在识别图被遮挡的情况下有效提高识别及追踪质量。

主权项：1.一种用于增强现实的多目标识别校准方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、读取原识别图，将原识别图切分为多个子识别图；S2、存储切分的多个子识别图第一信息；S3、获取采集图像；S4、若采集图像中存在子识别图，则执行步骤S5，否则返回步骤S3重新获取采集图像；S5、存储采集图像中子识别图第二信息，之后返回步骤S3，直至获取存储所有子识别图第二信息；S6、筛选得到当前追踪质量最高的子识别图，并获取该子识别图的当前空间坐标、偏移量及缩放系数，之后在对应的世界坐标位置生成虚拟3D模型、将缩放系数应用至3D模型；所述步骤S1具体包括以下步骤：S11、读取用户设置的原识别图及识别精度；S12、按照识别精度，将原识别图切分为多个子识别图，所述识别精度的数值与切分的多个子识别图的数量相同；所述步骤S2中子识别图第一信息包括子识别图ID以及子识别图相对于原识别图中心的坐标偏移量；所述步骤S5中子识别图第二信息包括子识别图ID以及子识别图的世界坐标信息；所述步骤S6具体包括以下步骤：S61、筛选得到当前追踪质量最高的子识别图，当前跟踪的子识别图如果受外界影响，跟踪质量降低，将自动筛选出当前状况下跟踪质量最好的子识别图；S62、获取跟踪质量最好的子识别图的空间坐标，计算该子识别图相对于当前中心识别图的偏移量，即当前偏移量，并结合子识别图第一信息，进一步确定子识别图的缩放系数；S63、根据子识别图的当前空间坐标及当前偏移量，确定该子识别图的世界坐标位置，在该世界坐标位置生成虚拟3D模型；S64、将缩放系数应用至生成的3D模型；由于各子识别图彼此相互独立，当用户在操作过程中遮挡了某个或若干个子识别图，只要画面中仍存在有子识别图，就能完成相应跟踪。

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